Карточка Middle Распределения, MLE и MAP обновлено
MAP
Вопрос
Чем MAP-оценка отличается от MLE?
Попробуйте сами
Ответьте про себя или вслух, потом откройте ответ и сверьтесь.
Показать ответ и разбор
Коротко
MAP максимизирует апостериорную вероятность: log P(D θ) + log P(θ). Учитывает априорные знания.
Ответ
MAP максимизирует апостериорную вероятность: log P(D | θ) + log P(θ). Учитывает априорные знания. Гауссов приор на веса даёт L2-регуляризацию, лапласов L1. При плоском приоре MAP = MLE, при больших данных приор теряет влияние.
Разбор
MAP максимизирует апостериорную вероятность: log P(D | θ) + log P(θ). Учитывает априорные знания. Гауссов приор на веса даёт L2-регуляризацию, лапласов L1. При плоском приоре MAP = MLE, при больших данных приор теряет влияние.
Ответьте сами, а не прочитайте
В тренажёре вопрос попадёт в повторения и вернётся, когда начнёт забываться. Плюс билеты с зачётом: 20 вопросов, не больше 2 ошибок.